Erlang regression model with application / (Record no. 178005)
[ view plain ]
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 06528namaa22004331i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | EG-GICUC |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة | |
| control field | 20260204104106.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 260125s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE | |
| Original cataloguing agency | EG-GICUC |
| Language of cataloging | eng |
| Transcribing agency | EG-GICUC |
| Modifying agency | EG-GICUC |
| Description conventions | rda |
| 041 0# - LANGUAGE CODE | |
| Language code of text/sound track or separate title | eng |
| Language code of summary or abstract | eng |
| -- | ara |
| 049 ## - Acquisition Source | |
| Acquisition Source | Deposit |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER | |
| Classification number | 519.5 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) | |
| Classification number | 519.5 |
| Edition number | 21 |
| 097 ## - Degree | |
| Degree | M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) | |
| Local Call Number | Cai01.18.04.M.Sc.2025.He.E |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Authority record control number or standard number | Hebatullah Ahmed Abd-elmonem, |
| Preparation | preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Erlang regression model with application / |
| Statement of responsibility, etc. | by Hebatullah Ahmed Abd-elmonem ; Supervised Prof. Salah Mahdy Mohamed, Dr. Amal Mohamed. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE | |
| Title proper/short title | نمـــوذج إنحـــدار إيرلانـج وتطبيقــه |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 89 Leaves : |
| Other physical details | illustrations ; |
| Dimensions | 30 cm. + |
| Accompanying material | CD. |
| 336 ## - CONTENT TYPE | |
| Content type term | text |
| Source | rda content |
| 337 ## - MEDIA TYPE | |
| Media type term | Unmediated |
| Source | rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE | |
| Carrier type term | volume |
| Source | rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE | |
| Dissertation note | Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE | |
| Bibliography, etc. note | Bibliography: pages 87-89. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | The Erlang distribution is a probability distribution widely used in various practical <br/>applications, such as queuing systems, waiting lines, and time-series data analysis. It is a part of <br/>the Gamma distribution family and is known for its flexibility in modeling random processes with <br/>independent event times. This distribution plays a key role in statistical data analysis and applied <br/>mathematics, as it helps in understanding and predicting the behavior of complex systems. <br/>Despite the considerable number of studies on the use of the Erlang distribution in various <br/>fields, significant research gaps remain, particularly in improving the accuracy of statistical models <br/>when applied to real data. <br/>The regression model is derived using the likelihood function for the Erlang distribution, <br/>and the distribution is simulated using the R programming language. This section presents the <br/>necessary mathematical equations for model derivation, along with the details of the simulation <br/>performed to examine the distribution’s behavior under different scenarios. Techniques like <br/>recalibration are applied to enhance the model’s responsiveness to complex data. <br/>The Erlang regression model was applied to real-world data from the Centers for Disease <br/>Control and Prevention (CDC) regarding emergency waiting times, based on various factors such <br/>as age, severity of condition, time of arrival, and other variables. The results show that the Erlang <br/>model accurately captures the relationship between these factors and waiting times. A comparison <br/>with a Weibull regression model demonstrated that the Erlang model outperformed the Weibull <br/>model in predicting waiting times. <br/>In conclusion, the regression model based on the Erlang distribution proves to be effective <br/>in improving the understanding and analysis of emergency data, helping make more accurate <br/>decisions in healthcare resource allocation. This model offers a powerful tool for enhancing system <br/>performance and reducing waiting times in emergency settings. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | توزيع إرلانغ هو توزيع احتمالي يُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات عملية متنوعة، مثل أنظمة الطوابير، خطوط الانتظار، وتحليل البيانات الزمنية. يُعتبر جزءًا من عائلة توزيع غاما ويتميز بمرونته في نمذجة العمليات العشوائية ذات الأوقات المستقلة للأحداث. يلعب هذا التوزيع دورًا رئيسيًا في تحليل البيانات الإحصائية والرياضيات التطبيقية، حيث يساعد في فهم وتوقع سلوك الأنظمة المعقدة.<br/>على الرغم من العدد الكبير من الدراسات حول استخدام توزيع إرلانغ في مجالات مختلفة، لا تزال هناك فجوات بحثية كبيرة، خاصة في تحسين دقة النماذج الإحصائية عند تطبيقها على البيانات الحقيقية.<br/>تم اشتقاق نموذج الانحدار باستخدام دالة الاحتمال الأعظم لتوزيع إرلانغ، وتم محاكاة التوزيع باستخدام لغة البرمجة R. يقدم هذا القسم المعادلات الرياضية اللازمة لاشتقاق النموذج، إلى جانب تفاصيل المحاكاة التي أُجريت لفحص سلوك التوزيع في سيناريوهات مختلفة. تم تطبيق تقنيات مثل إعادة المعايرة لتعزيز استجابة النموذج للبيانات المعقدة.<br/>تم تطبيق نموذج انحدار إرلانغ على بيانات حقيقية من مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) بشأن أوقات الانتظار في حالات الطوارئ، بناءً على عوامل مثل العمر، شدة الحالة، وقت الوصول، ومتغيرات أخرى. أظهرت النتائج أن نموذج إرلانغ يلتقط بدقة العلاقة بين هذه العوامل وأوقات الانتظار. أظهرت مقارنة مع نموذج انحدار ويبول أن نموذج إرلانغ تفوق في التنبؤ بأوقات الانتظار.<br/>في الختام، يثبت نموذج الانحدار المستند إلى توزيع إرلانغ فعاليته في تحسين فهم وتحليل بيانات الطوارئ، مما يساعد في اتخاذ قرارات أكثر دقة في تخصيص موارد الرعاية الصحية. يقدم هذا النموذج أداة قوية لتحسين أداء النظام وتقليل أوقات الانتظار في إعدادات الطوارئ. |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE | |
| Issues CD | Issues also as CD. |
| 546 ## - LANGUAGE NOTE | |
| Text Language | Text in English and abstract in Arabic & English. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | Statistics |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | الإحصاء |
| 653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Erlang Distribution |
| -- | Erlang Regression |
| -- | Reparametrized |
| -- | Log Likelihood Function |
| -- | توزيع إيرلانج |
| -- | انحدار إيرلانج |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Salah Mahdy Mohamed |
| Relator term | thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Amal Mohamed |
| Relator term | thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information | |
| Grant date | 01-01-2025 |
| Supervisory body | Salah Mahdy Mohamed |
| -- | Amal Mohamed |
| Universities | Cairo University |
| Faculties | Faculty of Graduate Studies for Statistical Research |
| Department | Department of Department of Applied Statistics and Econometrics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names | |
| Cataloger Name | Shimaa |
| Reviser Names | Eman Ghareb |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | Dewey Decimal Classification |
| Koha item type | Thesis |
| Edition | 21 |
| Suppress in OPAC | No |
| Source of classification or shelving scheme | Home library | Current library | Date acquired | Inventory number | Full call number | Barcode | Date last seen | Effective from | Koha item type |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | 25.01.2026 | 93235 | Cai01.18.04.M.Sc.2025.He.E | 01010110093235000 | 25.01.2026 | 25.01.2026 | Thesis |